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title: AI 마인드 툴
description: AIMindTool은 자연어로 데이터 소스를 질의하도록 설계되었습니다.
icon: brain
mode: "wide"
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# `AIMindTool`

## 설명

`AIMindTool`은 [MindsDB](https://mindsdb.com/)에서 제공하는 [AI-Minds](https://mindsdb.com/minds)의 래퍼입니다. 이 도구를 사용하면 연결 매개변수만 구성하여 자연어로 데이터 소스를 쿼리할 수 있습니다. 이 도구는 PostgreSQL, MySQL, MariaDB, ClickHouse, Snowflake, Google BigQuery 등 다양한 데이터 소스에 저장된 데이터에서 질문에 대한 답변이 필요할 때 유용합니다.

Mind는 LLM(Large Language Model)과 유사하게 작동하는 AI 시스템이지만, 그 이상으로 모든 데이터에서 모든 질문에 답변할 수 있습니다. 이는 다음과 같이 달성됩니다:
- 파라메트릭 검색을 사용하여 답변에 가장 관련성 높은 데이터를 선택
- 의미론적 검색을 통해 의미를 이해하고 올바른 맥락에서 응답 제공
- 데이터를 분석하고 머신러닝(ML) 모델을 사용하여 정확한 답변 제공

## 설치

이 도구를 프로젝트에 통합하려면 Minds SDK를 설치해야 합니다:

```shell
uv add minds-sdk
```

## 시작 단계

`AIMindTool`을 효과적으로 사용하려면 다음 단계를 따르세요:

1. **패키지 설치**: Python 환경에 `crewai[tools]`와 `minds-sdk` 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. **API 키 획득**: Minds 계정에 [여기](https://mdb.ai/register)에서 가입하고 API 키를 받으세요.
3. **환경 설정**: 획득한 API 키를 `MINDS_API_KEY`라는 환경 변수에 저장하여 툴이 사용할 수 있도록 하세요.

## 예시

다음 예시는 도구를 초기화하고 쿼리를 실행하는 방법을 보여줍니다:

```python Code
from crewai_tools import AIMindTool

# Initialize the AIMindTool
aimind_tool = AIMindTool(
    datasources=[
        {
            "description": "house sales data",
            "engine": "postgres",
            "connection_data": {
                "user": "demo_user",
                "password": "demo_password",
                "host": "samples.mindsdb.com",
                "port": 5432,
                "database": "demo",
                "schema": "demo_data"
            },
            "tables": ["house_sales"]
        }
    ]
)

# Run a natural language query
result = aimind_tool.run("How many 3 bedroom houses were sold in 2008?")
print(result)
```

## 매개변수

`AIMindTool`은 다음과 같은 매개변수를 허용합니다:

- **api_key**: 선택 사항입니다. 사용자의 Minds API 키입니다. 제공하지 않으면 `MINDS_API_KEY` 환경 변수에서 읽습니다.
- **datasources**: 각 항목에 다음 키를 포함하는 사전들의 목록입니다:
  - **description**: 데이터 소스에 포함된 데이터에 대한 설명입니다.
  - **engine**: 데이터 소스의 엔진(또는 유형)입니다.
  - **connection_data**: 데이터 소스의 연결 매개변수를 포함하는 사전입니다.
  - **tables**: 데이터 소스에서 사용할 테이블 목록입니다. 이 항목은 선택 사항이며, 데이터 소스의 모든 테이블을 사용할 경우 생략할 수 있습니다.

지원되는 데이터 소스와 그 연결 매개변수 목록은 [여기](https://docs.mdb.ai/docs/data_sources)에서 확인할 수 있습니다.

## 에이전트 통합 예시

다음은 `AIMindTool`을 CrewAI 에이전트와 통합하는 방법입니다:

```python Code
from crewai import Agent
from crewai.project import agent
from crewai_tools import AIMindTool

# Initialize the tool
aimind_tool = AIMindTool(
    datasources=[
        {
            "description": "sales data",
            "engine": "postgres",
            "connection_data": {
                "user": "your_user",
                "password": "your_password",
                "host": "your_host",
                "port": 5432,
                "database": "your_db",
                "schema": "your_schema"
            },
            "tables": ["sales"]
        }
    ]
)

# Define an agent with the AIMindTool
@agent
def data_analyst(self) -> Agent:
    return Agent(
        config=self.agents_config["data_analyst"],
        allow_delegation=False,
        tools=[aimind_tool]
    )
```

## 결론

`AIMindTool`은 자연어를 사용하여 데이터 소스를 쿼리할 수 있는 강력한 방법을 제공하여 복잡한 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 인사이트를 쉽게 추출할 수 있도록 해줍니다. 다양한 데이터 소스에 연결하고 AI-Minds 기술을 활용하여 이 도구는 agent들이 데이터를 효율적으로 접근하고 분석할 수 있게 해줍니다.
